矢量传感器 VecSense智能声矢量传感器亮相CITE 2018，并荣获大会“金奖”
VecSense智能声矢量传感器亮相CITE 2018，并荣获大会“金奖”
4月9日至11日，由工业和信息化部、深圳市人民政府主办的第六届中国电子信息博览会(CITE 2018)在深圳会展中心举行。作为亚洲规模最大的电子信息行业综合型展会，本次CITE 2018大会的主题是“智领新时代，慧享新生活”，全面展示了中国电子信息产业的最新发展趋势和未来机遇。特别是在机器人与人工智能领域，全方位展现全球前沿发展趋势和创新产品，为国内外机器人相关企业、销售商以及用户提供交流合作和展示的重要平台。
深圳海岸语音技术有限公司(VecSense Technology Co., Ltd.)一直专注于声学矢量传感技术的研究，立志于将声矢量技术带入消费级场景。团队历经8年研发，打造出AI时代必不可少的机器耳朵，在国际上率先设计和量产了首款消费级声矢量传感器。
本次CITE，海岸语音携第四代VecSense智能声矢量传感器参展，其直径仅15mm，性能高、成本低、体积小的特性，使其在智能语音、机器人、智能家居、无人机、穿戴式设备以及智能车载等领域都有广阔的应用前景。
位于亚克力板中心的第四代VecSense智能声矢量传感器
这也是继今年1月初在美国拉斯维加斯CES展之后，海岸语音首次在国内重要的IT行业平台展示VecSense智能声矢量传感技术，并获得行业内的高度评价和一致认可。非常令人鼓舞的是，作为唯一的初创公司，海岸语音与业内知名企业一同荣获了本次大会“第六届中国电子信息博览会金奖”。
20家获奖企业代表登台领奖
VecSense创始人& CEO 石伟(左二)上台领奖
4月10日下午13:30，VecSense创始人&CEO 石伟先生在6号馆新产品发布中心，首次在国内发布了VecSense智能声矢量传感器，并详细介绍了其技术特点与应用。
CITE 2018 新产品发布会现场
作为AI时代机器必备的器件之一，“机器耳朵”需要更多的信息实现其智能的特性，这是传统的标量麦克风所面临的局限性。虽然在声学传感器的发展史上，各大研究机构尝试了多种不同的方式获取除了声压信息以外的声音方向信息，但这些技术都具有各类不同的缺陷使其无法在消费级产品中使用。
海岸语音成功的研究和制造了适合消费电子产品使用的声矢量传感器，在小尺寸的单颗传感器封装内实现平面360°声音定向，并内置多种语言/音频智能算法。VecSense智能声矢量传感器的成功研发，填补了国内外的空白，为智能机器耳朵提供了最优的解决方案。
VecSense智能声矢量传感器的先进性
和麦克风阵列相比，VecSense传感器不仅在听音辨位、抑制干扰、远场拾音方面表现出超强的性能，因其独特的信号特性还能做到出色语音分离，让智能机器同时听懂多个说话人的指令。此外，在数量、尺寸、功耗和成本方面，一颗VecSense传感器对应四至八颗传感器组成的麦克风阵列，显然具有突出的优势：尺寸减少70%，功耗降低90%，同时本成可降低90%。
VecSense技术的优势
为了让观众更清晰直观的感受到VecSense技术的特点和优势，我们现场播放了两段实际场景录音的demo，分别展示了VecSense技术的高效无失真的语音分离特性，和利用方向信息实现的高性能语音降噪特性。
现场演示demo
海岸语音是一家专注于智能听觉感知技术的人工智能初创企业，面向物联网和人工智能时代，提供软、硬件结合加云端引擎的一体化智能听觉感知技术解决方案。目前，已在智能语音、智能机器人、智能家居，智能会议，智能穿戴式设备等多个领域，与相关的企业有合作。同时，海岸语音也期待与新老朋友有更深入的交流与更多的合作空间。
海岸语音展台人气火爆，客流如云
科学家提出矢量自适应光学概念，解析更精准的医学成像信息
用“有音乐梦想的科学家”，来形容 90 后英国牛津大学讲师何超再恰当不过。二者的不同在于，科研侧重理性和严谨，而音乐彰显的是感性和创意。
他分别拥有清华大学和英国帝国理工学院的工程及生物两个硕士学位，仅用两年时间就在牛津大学工程科学系获得博士学位，还创作并发行了两张原创专辑。
近期，由何超担任第一作者兼共同通讯作者的论文被 eLight “极速接收”，即论文投稿经编辑部邀请外部专家当日会审后，委员会基于文章质量决定以封面论文形式直接发表。
图丨何超（来源：牛津大学矢量光学与光子学课题组）
具体来说，牛津大学团队提出“矢量自适应光学”（Vectorial Adaptive Optics，V-AO）的概念，首次把经典的自适应光学（Adaptive Optics，AO）引用到矢量领域。并且，为不同应用领域的动态像差提供三种校准高维矢量像差的新手段。
何超认为，该技术可能最快落地的应用在生物医学成像领域，用以获得更多定量的、精准的生物物理学信息。
以往的检测手段达不到高分辨矢量成像，主要因为系统不具备动态校准矢量像差的能力。V-AO 能够对复杂矢量像差进行校正，提供高分辨甚至超分辨率的矢量生物学成像，以获得更多的生物医学信息。
在面向病理的应用上，进行定量的病理特征分析，能更好的辅助癌症检测和预测等。并且，矢量成像可兼容无标记（不使用荧光）的特点，有助于对样品（目标）的保护和复用。
图丨eLight 当期封面：矢量自适应光学（来源：eLight）
另外，V-AO 在其他诸多领域都有潜在应用，覆盖光通信、星系观测乃至半导体制造等。 “自适应光学在光通信领域十分重要。矢量信息的复用在通信里的重要性日益显著，V-AO 能校准有误差的矢量信息场，并把一些光传播过程中干扰物质的影响降到更低。” 他说。
科学家们通常也利用光的偏振态来增加观测行星的信息量，但往往获得的矢量信息并不精准。原因在于，光传播过程中的扰动也会影响光的偏振状态。V-AO 可对矢量像差进行校准，从而准确地测量偏振。
天体观测的矢量信息有助于重构其形貌，更清晰地观测物体的状态、结构等，对于研究星系本身以及光线穿越星际介质的过程具有重要意义。
在光刻领域，通过引入更加精细的控制维度，或可将光刻技术的分辨率极限直接提升，对半导体芯片制造等行业产生重要影响，改善制程控制和产品质量，从而推动整个产业取得更大进步。此外，V-AO 还可应用于遥感等领域。
图丨相关论文（来源：eLight）
近日，相关论文以《矢量自适应光学》（Vectorial adaptive optics）为题，以封面论文形式在 eLight 发表[1]。
牛津大学讲师何超为论文第一作者兼通讯作者，雅格布·安东尼洛（Jacopo Antonello）博士和马丁·J·布斯（Martin J. Booth）教授为论文共同通讯作者。
传统自适应光学的“矢量”范式转变
对于传统光学的显微系统，领域内大多数聚焦于研究相位的像差的动态补偿，但它难以在有偏振误差时精准操纵光，并让成像质量达到最好的状态。
通过发展矢量自适应光学，有望解决显微系统在精细维度操作光的问题、提升分辨率及矢量信息的正确性，但这充满挑战。在光学领域，光强、波长和相位这三者皆为标量信息。
而光的偏振的描述需要更多参数（如斯托克斯矢量，是四个参数的矢量），能提供更多信息的同时，误差项也更多。因此，在做校准降噪优化的过程中，需要考虑全局误差和局部误差，这给相关测量和校准工作增加了难度。
图丨实现矢量自适应光学的三种方法（来源：eLight）
在该研究中，该团队开创性地提出一种基于负反馈的校正手段，通过复杂的数学运算合适地分解到不同的器件上，使光场偏振相位能够同时校正。
何超表示：“以前的负反馈校正在每个点都是一个值，我们现在负反馈计算的每一个点是一个矩阵。在这次研究中我们突破性地创造了一种负反馈矩阵的能力，并且将它分解应用到自适应光学器件上，让其能够完成种反馈以及补偿。”
图丨基于传感器的矢量自适应光学校正效果（来源：eLight）
该研究提供了三种适用于不同场景的校正矢量像差方法，分别为基于传感器的直接测量、基于无传感器的间接测量，以及介于二者之间的基于“准”无传感器的间接测量。
对于三者的区别，何超举例说道：“对于一些架构已完成的显微镜，基于传感器的测量需要占用更多设备空间，给生物医学领域等应用场景造成了不便。此时，基于无传感器或者‘准’无传感器的间接测量方法，来估计像差会更加合适。”
图丨基于无传感器矢量自适应光学校正效果（来源：eLight）
基于传感器的直接测量法适用于可以直接测量的场景，该方法能够得到全面的偏振特性信息，通过穆勒矩阵偏振计对矢量像差直接测量。
为验证该方法在校正矢量像差方面的效果，研究人员对某任意矢量像差进行校正，且比较了 V-AO 与传统相位 AO 校正的效果。通过校正由梯度折射率透镜引入的矢量像差，研究团队证明该方法在偏振场均匀性、聚焦光斑质量的改进方面具备有效性。
基于无传感器的间接测量，适用于因无法直接测量而采用间接测量的应用场景。这种方法基于偏振场及相关相位场模态，通过测定聚焦光斑的光强值，来预估、校正矢量像差。研究人员基于校准样本以及生物样本切片的实验，证实了该方法的效果。
基于“准”无传感器的间接测量法，适用于介于上述两种方法之间，即对于某些场景，通过限定部分系统的条件再进行校正的方法。实验结果表明，该方法对矢量像差的补偿具有较好效果。
聚焦于生医成像和光子芯片
何超在博士的第 23 个月提交了毕业论文，并顺利通过答辩。目前在牛津大学工程系担任讲师（首席研究员/博士生导师），并建立矢量光学与光子学课题组（Vectorial Optics and Photonics Group），担任组长及实验室主任。
“未来我们会聚焦已有积累的前沿生物医学仪器的落地，同时已布局并开展了光子集成电路的新器件的研发。”他说。
看似轻松的背后，是扎实的科研成果累积。截至目前，何超已于学术期刊发表论文 70 余篇，其中包括以第一作者和通讯作者身份发表的 Nature Communications、Light: Science & Applications、Optica、Advanced Photonics、elight 等期论文。
并担任 Nature Photonics、Nature Communications、Light: Science & Applications 等期刊的审稿人，兼任 Light: Advanced Manufacturing, Light: Science & Applications 编委/客座主编。
图丨生物医学样品的丰富矢量信息图像[2]（来源：Advanced Photonics）
科研之路离不开博士导师布斯教授的全力支持。布斯教授是牛津大学工程科学系常务副系主任，牛津大学光学与光电子学首席教授。并且，他还参与创立 Aurox Ltd 与 Opsydia Ltd 两家公司。
“我在 8 年前初识布斯教授时就觉得很投缘，他一直以来给我很多的支持和指导，在性格上我们也很互补，科研合作一直都很顺畅。现在工作后，他依然是我的好老师。”何超说。
图丨何超（左）与马丁·J·布斯（Martin J. Booth）（来源：牛津大学矢量光学与光子学课题组）
目前矢量光学与光子学实验室拥有 12 名成员，总体研究方向围绕矢量光束操纵的光学技术，包括结构光、结构物、自适应光学、激光直写和偏振测量，其应用覆盖生医成像和光子芯片两大方向。
具体来说，“生医成像”链接的是尖端医疗仪器的研发，他们致力于开发前沿病理显微镜和在体内窥镜。病理是衡量疾病的金标准，而内窥镜是在体检测的重要手段之一。
据悉，目前该课题组已获得千万级别 pre-seed 投资。何超表示：“我的博士生毕业后计划成立初创公司，进行生物医学方向的商业转化。希望能够为生医成像赋能，提供更精准和更快速的检测手段。”
“光子芯片”则是利用光操纵和激光直写等技术，制造新型光子元件，突破当下算力限制，为下一代光子集成电路铺平道路，目标是光通信、光计算及光互联。
该团队的研究不仅覆盖传统的光子芯片，也包括支持量子计算的量子芯片。课题组成员中有不少本科生/硕士生对光子集成电路、光通信、光量子计算方向十分感兴趣，已开展留组攻读博士的准备。
未来，他们计划在生物医学方向继续深入探索，更大程度地提升矢量光学的成像质量，助力推动生物医学分析和材料检测。另一方面，他们将继续发展尖端激光直写技术和相关技术，为实现性能更佳的光子芯片做准备。
图丨何超发行的原创音乐专辑（来源：牛津大学矢量光学与光子学课题组）
谈及“有音乐梦想的科学家”，何超表示，选择成为科研人员是因为用科研改变世界很酷；而他从青少年时期起就有音乐梦想，所以现在科研之外，他还是一名“非主流”歌手，已经发行了两张原创音乐专辑和不少单曲，包揽词曲唱以及出品，总共约 20 多首曲目。
“创作歌曲是一个感性的过程，对我来说是一种很好的放松方式，也为科研带来了诸多动力和灵感。”他说。
参考资料：
1.Chao He, Jacopo Antonello, and Martin J. Booth. Vectorial adaptive optics. eLight 3, 23 (2023). https://doi.org/10.1186/s43593-023-00056-0
2.Chao He et al. Revealing complex optical phenomena through vectorial metrics.Advanced Photonics,4, 2, 026001 (2022). https://doi.org/10.1117/1.AP.4.2.026001
运营/排版：何晨龙
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